MaskRCNN：原始代码解析及修改指南

简介：
《Mask R-CNN: 原始代码解析及修改指南》一书深入剖析了Mask R-CNN的核心算法与实现细节，并提供了丰富的实战案例和源码解读，旨在帮助读者掌握深度学习在图像分割领域的应用技巧。 该代码用于学习Mask R-CNN算法，并附有详细的代码注释以帮助理解每个步骤的实现细节。我还创建了一个Mask R-CNN的ROS节点来辅助机器人抓取任务。当前的工作包括详细地对代码进行注释，编写一个专门处理数据增强的Python脚本（功能文件为data_aug.py），以及训练和测试模型的train_segment.py脚本。 为了运行这些代码，您需要安装以下库： - numpy - scipy - Pillow - cython - matplotlib - scikit-image - tensorflow>=1.3.0 - keras>=2.0.8 - opencv-python - h5py - imgaug - IPython 另外，我提供了一个预训练的Mask R-CNN模型文件（名为MaskRCNNTrainGraph.mmap）和一个用于推断任务的ROS节点(segment_node.py)。